Optimizasyon için Sezgisel Yöntemler

AMAÇ

Sezgisel yontemlerle guncel uygulama ve analiz becerisnini gelistirilmesini, tavlama benzetimi, genetik algoritmalar ve yasakli arama gibi sezgisel yontemlerin uygulanmasini hedeflemektedir.

İÇERİK

Bu ders; Derse giris,Sezgisel Yontemlere Giris,Tavlama Benzetimi Algoritmasi,Genetik Algoritmalar,Evrimsel Stratejiler,Tabu Arama,Karinca Kolonisi,Parcacik Suru Optimizasyonu,Hibrit Metodlar,Cok Amacli Optimizasyon,Guncel Optimizasyon Uygulamalari,Mevcut Uygulamalarin Analizi-1,Mevcut Uygulamalarin Analizi-2,Mevcut Uygulamalarin Analizi-3; konularını içermektedir.

1. 1

   Students apply simulating annealing.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Deneyimle Öğrenme Modeli, Anlatım Yöntemi · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

2. 2

   Students Gain knowledge of what kind of problems Genetic Algorithm methods can be used in and how they can be applied.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Deneyimle Öğrenme Modeli, Anlatım Yöntemi · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

3. 3

   Students will be able to apply Tabu search method to related problems.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Deneyimle Öğrenme Modeli, Anlatım Yöntemi · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

4. 4

   The student applies the Ant Colony method to related problems.

   Öğretim yöntemi: Tartışma Yöntemi, Soru - Cevap Tekniği, Deneyimle Öğrenme Modeli, Anlatım Yöntemi · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

HAFTALIK PLAN

1. HAFTA 1

   Derse giris

2. HAFTA 2

   Sezgisel Yontemlere Giris

3. HAFTA 3

   Tavlama Benzetimi Algoritmasi

4. HAFTA 4

   Genetik Algoritmalar

5. HAFTA 5

   Evrimsel Stratejiler

6. HAFTA 6

   Tabu Arama

7. HAFTA 7

   Karinca Kolonisi

8. HAFTA 8

   Parcacik Suru Optimizasyonu

9. HAFTA 9

   Hibrit Metodlar

10. HAFTA 10

    Cok Amacli Optimizasyon

11. HAFTA 11

    Guncel Optimizasyon Uygulamalari

12. HAFTA 12

    Mevcut Uygulamalarin Analizi-1

13. HAFTA 13

    Mevcut Uygulamalarin Analizi-2

14. HAFTA 14

    Mevcut Uygulamalarin Analizi-3

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı30%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı70%

İŞ YÜKÜ

KAYNAKLAR

• Metaheuristics for Hard Optimization: Methods and Case Studies, Johann Dréo , Patrick Siarry , Alain Pétrowski , Eric Taillard

ÖĞRETİM ELEMANLARI

• Lect.Dr. Esin TETİKKOORDİNATÖR
• Assist.Prof. Esin TETİKKOORDİNATÖR
• Assist.Prof. Esin TETİK
• Assist.Prof. Rüçhan Melisa DENİZ ÖZGEN
• Lect.Dr. Esin TETİK